Ugly Visualizations: Tips dan Strategi untuk Membuat Data yang Lebih Informatif dan Menarik
Di era digital saat ini, kemampuan untuk mengolah dan mempresentasikan data dengan efektif menjadi sangat penting, khususnya di bidang statistika. Visualisasi data yang lebih dari sekedar membuat grafik terlihat menarik, memainkan peran krusial dalam menyampaikan informasi kepada audiens secara jelas dan akurat. Dengan berkembangnya industri, pemahaman tentang berbagai jenis chart seperti pie charts, histograms, dan scatter plots, serta pembaruan pengetahuan visualisasi data menjadi sangat penting.
Visualisasi data dapat dibagi menjadi dua kategori utama, eksplorasi, yang membantu menemukan cerita yang diceritakan oleh data, dan penjelasan, yang menceritakan sebuah cerita kepada audiens. Kedua tipe ini harus mempertimbangkan ekspektasi audiens. Dalam kategori ini, kita menemukan banyak cara untuk membuat data menjadi visual, termasuk visualisasi 2D, temporal, multidimensional, hirarkis, dan jaringan.
Elemen data multidimensional menawarkan cara yang kompleks dan informatif untuk mempresentasikan data. Pie chart, misalnya, menggunakan proporsi secara irisan-irisan. Scatter plots menampilkan nilai dari variabel dalam bentuk titik, memberikan visualisasi hubungan antar variabel tersebut. Visualisasi temporal, seperti time series contohnya, menunjukkan sequence titik data, terdiri dari pengukuran berurutan selama interval waktu. Dendrogram dan tree diagram juga menjadi alat visualisasi yang sangat berguna, keduanya menggambarkan struktur hirarkis dalam bentuk grafik.
Setelah memahami bentuk diagram dalam visualisasi data, langkah selanjutnya adalah menerapkan prinsip-prinsipnya secara efektif. Kesederhanaan harus selalu menjadi prioritas. Visualisasi yang efektif adalah yang dapat menyampaikan informasi dengan cepat dan langsung tanpa membuat audiens terbebani. Keterbacaan adalah prinsip kunci lainnya, yang meliputi kemudahan membaca teks dan angka serta penyajian elemen visual dalam ruang visualisasi. Ukuran dan jenis font, serta layout memudahkan mata untuk mengikuti alur data. Keterbacaan memastikan bahwa informasi tidak hanya diterima tetapi juga diproses dengan efektif oleh audiens.
Memahami dan menerapkan prinsip-prinsip visualisasi data yang efektif bukan hanya tentang menciptakan grafik yang menarik secara visual, ini tentang membangun jembatan komunikasi yang kuat antara data dan audiens. Di era informasi yang serba cepat ini, kemampuan untuk menyajikan data dengan jujur, akurat, dan menarik adalah kunci untuk membuat keputusan berdasarkan pada pemahaman yang mendalam dan tidak terdistorsi. Mari kita berkomitmen untuk memperbaiki cara kita memvisualisasikan data, demi menciptakan masa depan di mana setiap visualisasi bukan hanya menyenangkan secara estetika, serta kaya akan wawasan dan nilai informatif.
Referensi:
- DataLabs. (2023, July 6). Types of Data Visualization – The Most Common Charts, Graphs, Formats & Tools. https://www.datalabsagency.com/2023/07/06/15-most-common-types-of-data-visualisation/?v=b718adec73e0#chart-types
- Institute of Data. (2023, October 3). Understanding Data Visualization Principles and Practices. https://www.institutedata.com/us/blog/understanding-data-visualization-principles-and-practices/
- Treesak, Y. (2022, May 3). 10 Common Data Visualization Pitfalls to Avoid. Medium. https://medium.com/agoda-engineering/10-common-data-visualization-pitfalls-to-avoid-2adfa1275722
